C Primer Plus第六版第十章编程第8题

本文展示了一个使用C语言进行数组元素复制的示例代码,通过指针操作将源数组的特定元素复制到目标数组中,并展示了如何遍历并打印目标数组的内容。

#include<stdio.h>
#define AAA 3
void a(double *a,double ar[],int n);

int main(void)
{
double source[7] = {1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7};
double target[3];
int i;
a(target,source,AAA);
for(i=0;i<AAA;i++)
printf(“target[%d] = %.2lf\n”,i,target[i]);

return 0;

}

void a(double *a,double *ar,int n)
{
int i;

for(i=0;i<n;i++)
    *(a+i)=*(ar+2+i);

}

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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